


Pemisahan menegak dan pemisahan mendatar: analisis pengoptimuman pangkalan data dalam pengaturcaraan PHP
Dengan perkembangan teknologi Internet dan pertumbuhan berterusan volum data, pengoptimuman pangkalan data telah menjadi sangat penting. Dalam pengaturcaraan PHP, dua kaedah pengoptimuman pangkalan data yang biasa digunakan ialah pemisahan menegak dan pemisahan mendatar. Artikel ini akan mengambil pengaturcaraan PHP sebagai contoh untuk menganalisis kedua-dua kaedah pengoptimuman ini.
1. Pemisahan menegak
Pemisahan menegak merujuk kepada pemisahan pangkalan data yang besar kepada berbilang pangkalan data kecil mengikut perniagaan jadual, dan setiap pangkalan data kecil mengendalikan beberapa perniagaan tertentu. Kaedah ini biasanya digunakan untuk menangani sistem dengan skala perniagaan yang besar Ia sesuai untuk sistem di mana perniagaan adalah bebas dan terpisah antara satu sama lain, dan terdapat beberapa perniagaan yang berkaitan.
Dalam pengaturcaraan PHP, pangkalan data boleh dibahagikan secara menegak melalui pelaksanaan objek yang berbeza. Sebagai contoh, anda boleh meletakkan jadual berkaitan pengguna dalam sistem dalam satu pangkalan data dan jadual berkaitan produk dalam pangkalan data lain. Dengan cara ini, setiap pangkalan data hanya perlu memproses perkhidmatan tertentu, mengurangkan overhed yang tidak perlu dan meningkatkan prestasi sistem.
2. Pemisahan mendatar
Pemisahan mendatar merujuk kepada mengasingkan pangkalan data yang besar mengikut baris, membahagikan satu baris data kepada beberapa bahagian dan menyimpan setiap bahagian di tengah pangkalan data yang berbeza. Kaedah ini biasanya digunakan dalam sistem yang memproses sejumlah besar data, dan sesuai untuk sistem dengan logik perniagaan yang kompleks dan lebihan struktur jadual yang besar.
Dalam pengaturcaraan PHP, anda boleh menggunakan kluster pangkalan data untuk mencapai pemisahan mendatar. Selepas membahagikan data kepada beberapa bahagian, bahagian tersebut boleh diletakkan pada pelayan yang berbeza untuk mencapai pengimbangan beban dan ketersediaan yang tinggi.
3. Cara memilih penyelesaian pengoptimuman
Apabila memilih pemisahan menegak atau pemisahan mendatar, anda perlu mempertimbangkan secara menyeluruh situasi sebenar sistem. Untuk sistem dengan skala perniagaan yang besar, perkhidmatan bebas dan pemisahan antara satu sama lain, pemisahan menegak boleh digunakan. Untuk sistem dengan jumlah data yang besar, logik perniagaan yang kompleks dan struktur jadual yang berlebihan, pemisahan mendatar boleh digunakan. Di samping itu, faktor seperti kapasiti sistem, volum akses, dan prestasi juga perlu dipertimbangkan.
4. Kaedah pengoptimuman lain
Selain pemisahan menegak dan pemisahan mendatar, terdapat kaedah pengoptimuman lain yang boleh digunakan. Contohnya:
- Pengoptimuman cache. Menggunakan cache boleh mengurangkan bilangan sambungan pangkalan data dan pertanyaan serta meningkatkan prestasi sistem.
- Pengoptimuman indeks. Menggunakan indeks pada medan penting dalam jadual boleh mempercepatkan pertanyaan data.
- Pengoptimuman pertanyaan perlahan. Pernyataan SQL dengan masa pertanyaan yang panjang perlu dioptimumkan kaedah Pengoptimuman termasuk mengubah suai pernyataan SQL, mengoptimumkan struktur jadual, menambah indeks, dsb.
Ringkasnya, pengoptimuman pangkalan data adalah bahagian yang sangat penting dalam pengaturcaraan PHP. Pemisahan menegak dan pemisahan mendatar ialah dua kaedah pengoptimuman yang biasa digunakan. Mengikut situasi sebenar sistem, memilih penyelesaian pengoptimuman yang sesuai boleh meningkatkan prestasi sistem dan pengalaman pengguna. Pada masa yang sama, kaedah pengoptimuman pangkalan data lain juga boleh digunakan untuk mengoptimumkan lagi prestasi sistem.
Atas ialah kandungan terperinci Pemisahan menegak dan pemisahan mendatar: analisis pengoptimuman pangkalan data dalam pengaturcaraan PHP. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Petua untuk mengoptimumkan prestasi pertanyaan Hibernate termasuk: menggunakan pemuatan malas untuk menangguhkan pemuatan koleksi dan objek yang berkaitan untuk menggabungkan operasi kemas kini, memadam atau memasukkan menggunakan cache peringkat kedua untuk menyimpan objek yang sering ditanya dalam ingatan; , dapatkan semula entiti dan entiti yang berkaitan dengannya untuk mengelakkan mod pertanyaan SELECTN+1 untuk mendapatkan data besar dalam blok untuk meningkatkan prestasi pertanyaan tertentu;

1. Pengoptimuman kod untuk mengelakkan penggunaan terlalu banyak anotasi keselamatan: Dalam Pengawal dan Perkhidmatan, cuba kurangkan penggunaan @PreAuthorize dan @PostAuthorize dan anotasi lain ini akan meningkatkan masa pelaksanaan kod. Optimumkan pernyataan pertanyaan: Apabila menggunakan springDataJPA, mengoptimumkan pernyataan pertanyaan boleh mengurangkan masa pertanyaan pangkalan data, dengan itu meningkatkan prestasi sistem. Caching maklumat keselamatan: Caching beberapa maklumat keselamatan yang biasa digunakan boleh mengurangkan bilangan capaian pangkalan data dan meningkatkan kelajuan tindak balas sistem. 2. Gunakan indeks untuk pengoptimuman pangkalan data: Mencipta indeks pada jadual yang sering ditanya boleh meningkatkan kelajuan pertanyaan pangkalan data dengan ketara. Bersihkan log dan meja sementara dengan kerap: Bersihkan log dan meja sementara dengan kerap

Dalam pangkalan data MySQL, pengindeksan adalah cara yang sangat penting untuk pengoptimuman prestasi. Apabila jumlah data dalam jadual meningkat, indeks yang tidak sesuai boleh menyebabkan pertanyaan menjadi perlahan atau malah menyebabkan ranap pangkalan data. Untuk meningkatkan prestasi pangkalan data, indeks perlu digunakan secara rasional apabila mereka bentuk struktur jadual dan pernyataan pertanyaan. Indeks komposit ialah teknologi pengindeksan yang lebih maju yang meningkatkan kecekapan pertanyaan dengan menggabungkan berbilang medan sebagai indeks. Dalam artikel ini, kami akan memperincikan cara meningkatkan prestasi MySQL dengan menggunakan indeks komposit. Apakah komposit indeks komposit

Bagaimana untuk meningkatkan kelajuan akses laman web Python melalui pengoptimuman pangkalan data? Ringkasan Semasa membina tapak web Python, pangkalan data adalah komponen kritikal. Jika kelajuan capaian pangkalan data adalah perlahan, ia akan menjejaskan prestasi dan pengalaman pengguna tapak web secara langsung. Artikel ini akan membincangkan beberapa cara untuk mengoptimumkan pangkalan data anda untuk meningkatkan kelajuan akses tapak web Python anda, bersama-sama dengan beberapa kod sampel. Pengenalan Bagi kebanyakan laman web Python, pangkalan data adalah bahagian penting dalam menyimpan dan mendapatkan semula data. Jika tidak dioptimumkan, pangkalan data boleh menjadi hambatan prestasi. Buku

SpringBoot ialah rangka kerja Java popular yang terkenal dengan kemudahan penggunaan dan pembangunan pesatnya. Walau bagaimanapun, apabila kerumitan aplikasi meningkat, isu prestasi boleh menjadi halangan. Untuk membantu anda mencipta aplikasi springBoot sepantas angin, artikel ini akan berkongsi beberapa petua pengoptimuman prestasi praktikal. Optimumkan masa permulaan Masa permulaan aplikasi adalah salah satu faktor utama pengalaman pengguna. SpringBoot menyediakan beberapa cara untuk mengoptimumkan masa permulaan, seperti menggunakan caching, mengurangkan output log dan mengoptimumkan pengimbasan laluan kelas. Anda boleh melakukan ini dengan menetapkan spring.main.lazy-initialization dalam fail application.properties

Dengan perkembangan berterusan teknologi komputer dan pertumbuhan berterusan skala data, pangkalan data telah menjadi teknologi penting. Walau bagaimanapun, terdapat beberapa masalah biasa yang dihadapi apabila menggunakan pangkalan data dalam sistem Linux Artikel ini akan memperkenalkan beberapa masalah pangkalan data biasa dalam sistem Linux dan penyelesaiannya. Masalah sambungan pangkalan data Apabila menggunakan pangkalan data, masalah seperti kegagalan sambungan atau tamat masa sambungan kadangkala berlaku Masalah ini mungkin disebabkan oleh ralat konfigurasi pangkalan data atau hak akses yang tidak mencukupi. Penyelesaian: Semak fail konfigurasi pangkalan data untuk memastikan

Dalam bidang IT hari ini, pangkalan data adalah salah satu komponen yang paling penting dalam seni bina aplikasi. Perusahaan dan organisasi yang berbeza menghadapi keperluan data yang pelbagai, dan oleh itu memerlukan teknologi pengurusan pangkalan data yang berbeza untuk memenuhi keperluan ini. Dalam pengurusan pangkalan data, pemisahan menegak dan pemisahan mendatar ialah dua teknologi yang biasa digunakan, yang membolehkan perusahaan dan organisasi mengurus dan menggunakan pangkalan data secara fleksibel dalam senario yang berbeza. Pemisahan menegak Pemisahan menegak ialah proses pembahagian jadual pangkalan data atau paparan kepada beberapa jadual yang lebih kecil dan lebih berkaitan. Pemisahan menegak biasanya dilakukan untuk

Cara menyelesaikan isu prestasi kemas kini pangkalan data dalam pembangunan Java Ringkasan: Dengan peningkatan volum data dan perubahan perniagaan, isu prestasi kemas kini pangkalan data telah menjadi cabaran utama dalam pembangunan Java. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa kaedah dan teknik biasa untuk menyelesaikan masalah prestasi kemas kini pangkalan data. Kata kunci: Pembangunan Java, pangkalan data, isu prestasi kemas kini, penyelesaian Pengenalan: Dalam kebanyakan aplikasi Java, pangkalan data memainkan peranan penting. Prestasi pangkalan data secara langsung mempengaruhi kelajuan tindak balas dan kestabilan aplikasi. Dalam perkembangan sebenar, bilangan
